虽然是工程应用,但是能够有严谨的数学演绎理论,计算精度就会提高;
很多情况下可靠度的获得都是经过了一两次甚至多次近似才得到的。
以上方法都是在功能函数已知的条件下进行的(请教说法是否正确),
然后才应用各种数学方法获得功能函数的概率密度函数。 功能函数应该是已知的,不然何谓“功能“?,只不过是显式或隐式表达而已。 可靠度的计算采用首次超越和疲劳破坏的较多。 现在有人通过径向基函数的方法近似的表达一个隐式的函数!
效果还很不错! 其实,Kriging技术及神经网络都是基于径向基函数的方法。 Kriging(克里金插值法)
克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。
克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型 和矿块效应。
页:
1
[2]